【威尼斯网站】微软剑桥研究院153页最新GAN教程

原标题:微软剑桥研究院153页最新GAN教程(附代码)

【导读】Sebastian
Nowozin在机器学习夏季课程(MLSS
2018年9月)做了关于GAN的教学,153页PPT详尽的解释了GAN的发展脉络和最新进展,此外他所提供原版大小为286MB
的pptx中包含大量动画效果,对课程的理解很有帮助。

Sebastian
Nowozin是微软剑桥研究院首席研究院,专注于无监督于表示学习。他在GAN领域做了大量的工作,同时也是著名的f-GAN的作者。

在训练 GAN
方面似乎有两三个阵营:第一个当然就是GAN的发明Ian
Goodfellow以及他所供职的OpenAI和谷歌的一帮研究人员;**
第二个强大的阵营也就是以这篇教程作者Sebastian
Nowozin 为代表的微软阵营威尼斯网站,**;第三就是其他了

此次教程主要有以下几个部分:

概率模型

GANs的几个示范应用

评价原则

GAN 模型

  • 差异性与f-GAN 家族
  • 基于积分概率度量(IPM)的GAN: MMD
  • 基于积分概率度量(IPM)的GAN: Wasserstein GANs

问题与如何修正:模式崩溃(modecollapse)与不稳定性(Instability)

隐式模型

开放性研究问题

GAN网络是近两年深度学习领域的新秀,一时风头无两。从计算机视觉顶会盛会CVPR
2018接受的论文统计就可见一斑:根据Google Research的研究科学家Jordi
Pont-Tuset做的一个统计,它通过查看这些论文的类型,看到了未来深度学习的发展趋势。结果,他发现生成对抗网络(GAN)强势出击,大有取代“深度学习”(Deep
Learning)之势。

下面这张图展示了CVPR
2018的论文题目中,关键词GAN、Deep,以及LSTM的对比:

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在普通的“深度学习”走下坡路的同时,GAN慢慢的成为新宠,统计显示有8%的论文标题中含有GAN(这一数据相比2017年增长了2倍多)。

此外用尽字母表的各种GAN的变体 X-GAN
的论文数量也是急剧增加:

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  • 后台回复“GANMLSS” 就可以获取最新PPT下载链接~

参考链接:

附PPT全文:

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